口碑好的网站建设哪家好,华为开发者大会,群晖wordpress远程安装,手机网站制作吧主要参考文章#xff1a;1#xff0c;从编程实现角度学习Faster R-CNN#xff08;附极简实现#xff09; 经常是做到一半发现收敛情况不理想#xff0c;然后又回去看看这篇文章的细节。 另外两篇#xff1a; 2#xff0c;Faster R-CNN学习总结 这个主要是解释了18,…主要参考文章1从编程实现角度学习Faster R-CNN附极简实现 经常是做到一半发现收敛情况不理想然后又回去看看这篇文章的细节。 另外两篇 2Faster R-CNN学习总结 这个主要是解释了18, 36是怎么算的 3目标检测中region proposal的作用 主要研究了两个版本的 pytorch 代码第一篇文章作者的实现以及其提及的最简实现 两个实现我都深入看了并且修改了。 Faster R-CNN是两阶段检测rpn fast rcnn。rpn最前面是个feature_extractor可以自己选择用哪一个。 rpn在voc2007训练集的2501个样本上跑了40个epochcls loss到大概0.10reg loss到0.05的样子 和陈云那个误差图在四五十epoch的时候误差基本上是一样的我就当它收敛了。 反正就是要提取图片的特征最后我用了squeezeNet 1.0也还是能收敛的。 2018年3月12日11:04:28 两个用于学习Faster R-CNN的例子 https://github.com/necroen/examples转载于:https://www.cnblogs.com/shepherd2015/p/8535358.html
